Actualmente gracias a sistemas como Google Analytics somos capaces de determinar qué acciones de marketing son las más efectivas, observando qué campañas obtienen un mayor retorno de nuestra inversión.
Hasta ahora ¿cómo hemos analizado las fuentes de tráfico? Día 1 – Buscando viaje barato
Búsqueda en Google con la palabra “viajes baratos” Click en anuncio de Adwords que le lleva a la Agencia de viajes “Free” Descubrimiento de una oferta de viaje en la Agencia de viajes “Free” No compra. Prefiere compartir su hallazgo con su pareja antes de comprar Día 2 – Compra de billetes
Búsqueda en Google con la palabra “Agencia viajes Free” ya que no recuerda la URL del sitio Click en un resultado orgánico que le lleva a la Agencia de viajes “Free” Compra los billetes identificados el día anterior en la misma agencia Imaginemos ahora que somos los responsables de la agencia de viajes “Free” y queremos ver cómo han ido nuestras campañas. Tras analizar los informes del apartado “Fuentes de Tráfico” dentro de Google Analytics, obtendríamos algo como:
Fuente de tráfico visita día 1: Google/Cpc/viajes baratos --> No compraFuente de tráfico visita día 2: Google/Organic/agencia viajes free --> Compra
¿A qué origen le otorga Google Analytics la compra?
Como todas las herramientas de análisis, por defecto, Google Analytics le asigna la compra a la última fuente de tráfico que haya intervenido, con la excepción del origen “directo” que se sobrescribe si en la visita anterior hubo un origen diferente (explicación de los diferentes orígenes de tráfico existentes en Google Analytics )
En el ejemplo, claramente podríamos identificar que el origen que hace convertir a venta es el de Google(organic), mediante la palabra “Agencia viajes Free”.
En cambio, la campaña de Adwords Google(cpc) con la palabra “viajes baratos” fue clicada pero no hizo convertir.
A ojos del analista, la campaña de Adwords no tuvo ninguna influencia en la venta, pero… ¿realmente fue así?
Recordemos que gracias a ese primer origen el usuario llegó a la oferta, que en su segunda visita compró. Por consiguiente ¿no tiene tanto o más valor el primer clic que el segundo?
Evidentemente, si no disponemos de la secuencia de orígenes hasta la compra, no le es posible al analista descubrir este hecho.
Un paso más allá: análisis de secuencias de fuentes de tráfico
Mediante un análisis de las secuencias, nos podemos dar cuenta de la influencia real de las fuentes de tráfico sobre una venta y llegar a responder preguntas como:
¿Cómo se redistribuye el ingreso entre las fuentes de tráfico teniendo en cuenta no solo la última sino todas las que han intervenido en la compra? ¿tendrá más peso el SEO o el SEM? ¿Qué palabras clave salen beneficiadas? ¿cuáles siendo orgánicas intervienen siempre en la compra? ¿qué palabras del long tail pueden ser susceptibles de ser compradas? ¿Realmente los afiliados me están ayudando a la venta o ya me conocía el usuario? ¿Qué campañas de email se esconden detrás de otro tipo de origen como el organic branded? ¿Lo puedo hacer con Google Analytics?
La respuesta es sí. Aunque Google Analytics no lo haga de manera natural, teniendo un conocimiento profundo de la herramienta es posible lograrlo. Desarrollando un bloque de código Javascript para ello, que junto a diversos filtros dentro de Analytics permite obtener algo como lo que se muestra a continuación:
Informe de secuencias de campaña en Google Analytics
En la imagen observamos las diferentes secuencias que han llevado hasta una compra. La secuencia está formada por las fuentes de tráfico asociadas a cada visita hasta la transacción.
En este ejemplo la secuencia que recibe más transacciones es la fuente de tráfico “Direct”, con tan sólo 1 visita necesaria hasta la compra. En segundo lugar vemos una secuencia de 2 fuentes (Google/Cpc y Google/Organic) que por tanto necesita 2 visitas para realizar la transacción.
Fijémonos que por cada fuente de tráfico se incluye su origen, su medio y hasta su palabra clave si es un buscador (Google/Cpc/viajes baratos)
En general este informe proporciona:
El número de visitas hasta la compra, que proporciona más ventas La secuencia de fuentes hasta la compra, que proporciona más ventas Las fuentes de tráfico que de forma indirecta participan en la venta La próxima semana mostraremos la forma en que se implementa esta adaptación
Publicado por Enric Quintero, Multiplica (GAAC), España
Imaginemos que tenemos un site de ecommerce que queremos medir con Google Analytics. Uno de los pasos obligados es instalar el tag de ecomme...
Publicado originalmente en el blog Adometry M2R Esta es una publicación de nuestro invitado Brian Sim, Gerente de Marketing de Prod...
Todos los seres humanos somos distintos, tenemos modelos mentales distintos y como si fuera poco pertenecemos a distintas culturas . En nue...
4 comentarios :
Esto es grandioso, puedes descubrir que estás pagando por muchas palabras que no te reportan nada.
Lo he implementado, y me ha sido de gran utilidad para la calidad y la optimización de la inversión
Hola!
Que bueno que te haya sido de utilidad.
Poder saber cuales son todos los factores (naturales y pagados) que apoyan las ventas (o conversiones) siempre te dará más información para poder planear mejor tus campañas.
¡¡Eso es fantástico!!
No dejes de analizar el long tale de palabras de pago que intervienen a la hora de convertir, además de la última keyword que la consigue.
¿De qué manera?
Redistribuye la ganancia de cada conversión, no sólo en la última keyword sino en todas las que han participado.
Puedes incluso ponderar las palabras según la distancia en el tiempo (más cerca de la conversión, más influye)
Finalmente asigna el coste a cada palabra (obtener de Adwords) para poder calcular el ROI correcto que le corresponde.
Resultado: optimización real de tus Adwords.
Hola, me surge de inmediato la pregunta ¿Cuál es ese bloque de código java? ¿Cuales son esos diversos filtros? que mencionas en el texto:
"Desarrollando un bloque de código Javascript para ello, que junto a diversos filtros dentro de Analytics permite obtener algo como lo que se muestra a continuación"
Saludos.
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